• Patent Title: 一种结合路径规划和强化学习的导航避障控制方法、系统及模型
  • Application No.: CN202210176732.0
    Application Date: 2022-02-24
  • Publication No.: CN114564016A
    Publication Date: 2022-05-31
  • Inventor: 蔡英凤周熔刘擎超孙晓强李祎承王海
  • Applicant: 江苏大学
  • Applicant Address: 江苏省镇江市京口区学府路301号
  • Assignee: 江苏大学
  • Current Assignee: 江苏大学
  • Current Assignee Address: 江苏省镇江市京口区学府路301号
  • Main IPC: G05D1/02
  • IPC: G05D1/02
一种结合路径规划和强化学习的导航避障控制方法、系统及模型
Abstract:
本发明公开了一种结合路径规划和强化学习的导航避障控制方法、系统及模型,将驾驶任务分为静态的路径规划和动态的最优轨迹跟踪,实现基于规则的路径规划算法与深度强化学习的结合,可以有效地解决复杂道路场景(如无信号灯路口左转)下的车辆控制难的问题。本发明与现有的PID+LQR控制策略相比,不需要人为地对参数进行不断调整。与模型预测控制(MPC)控制方法相比,不过分依赖被控对象的模型精度,同时求解过程的复杂性大大降低,提高了车载的实时计算效率。本发明与端到端的强化学习相比,结合了车辆的运动学模型,具有可解释性,同时也大大提高了车辆导航过程中的安全性。
Patent Agency Ranking
0/0